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亚远景 DPAI 实测项目里，一个 CL2 项目的合规工作量从 140 人天压到 45 人天，净省 95 人天。
这个数字被引用得多，也被误读得多。最常见的误读是"写字更快了"——光写得快，省不下 95 人天。
140人天花在哪里
一个典型 CL2 项目（覆盖系统与软件主要过程域），合规工作大致这样分布：
| 工作项 | 工时（人天） | 具体内容 |
|---|---|---|
| 过程定义与裁剪（三级） | 15 | 过程描述、裁剪指南、角色职责矩阵 |
| 工作产物模板与文档编制 | 75 | 项目生命周期内全套输出物模板与实际产物 |
| 追溯性建立与维护 | 10 | 基于V流程需求、设计对应的验证用例的双向追溯，V左上下游之间的双向追溯等 |
| 评审准备与记录 | 10 | 评审材料、检查单、会议纪要、整改跟踪 |
| 差距自查与整改 | 20 | 对照过程要求逐条自查、补证据、改文档 |
| 评估现场支持 | 10 | 问答准备、现场取证、补充材料 |
| 合计 | 140 |
关键在这个比例：真正需要专家判断的部分不超过三分之一。剩下三分之二是结构化、模板化、重复性的文档劳动——最耗耐心、最易出错、也最容易被评估打回。
45 人天怎么来：三层分工
压缩不是靠"让 AI 写文档"，而是把工作分三层：
• 生成层：过程描述、文档初稿、追溯矩阵、检查单，由 DPAI 基于 ASPICE 过程模型与项目上下文自动生成；
• 确认层：工程师不再从零起草，只做"确认与修正"；
• 终审层：亚远景自有评估师对关键产物终审，确保交付物在评估现场站得住。
逐项实测结果：
| 工作项 | 传统 | 现在 | 降幅 |
|---|---|---|---|
| 过程定义与裁剪 | 15 | 3 | −80% |
| 模板与文档编制 | 75 | 25 | −67% |
| 追溯性建立维护 | 10 | 2 | −80% |
| 评审准备与记录 | 10 | 2 | −80% |
| 差距自查与整改 | 20 | 5 | −75% |
| 评估现场支持 | 10 | 8 | −20% |
| 合计 | 140 | 45 | −68% |
每层降幅都在 70% 上下。这说明压缩的不是某一个"特别慢"的环节，而是贯穿所有环节的同一种浪费。
省掉的到底是什么：返工
真正的大头是返工。文档在评审和评估环节被打回、再改、再审，一个追溯矩阵改三四轮是常态。改一轮的成本不是"改的时间"，而是"重新理解上下文 + 定位影响范围 + 重新走评审"的循环。
首过率做到 90%+，改的不是"写得快"，是"一次过"。一轮返工消耗 30% 额外工时，三轮就接近翻倍。
第二个大头：追溯性
追溯是出了名的苦役。需求一变，整张表要重排；评估前通宵补全，第二天又对不上。
把追溯变成"正常工作流的副产物"之后：需求入库时自动建关联，变更时自动标记影响范围，评估前一键导出——工程师几乎感觉不到它，评估师随时能调用它。
一句必须说清楚的话
机器产出的是合规初稿，不是"AI 直接通过认证"。每一份关键产物都经过评估师终审——这既是质量口径，也是这些数据敢公开的原因。
压缩的不是写字速度，是一次通过的概率。
你的项目能省多少
我们不提供不限量免费试用了。取而代之的是付费 PoC：拿贵司一个真实过程域，用 DPAI 跑一遍，评估师评审交付物，出工时对比报告。
你们一个项目的合规工作量是多少人天？认真记过吗？
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